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安防行業(yè)中人工智能技術應用方向
2019年08月16日 08:40:10來源：CPS中安網點擊量：40564
導讀目前，基于新的機器視覺和深度學習方面的研究成果，安防行業(yè)正在依托前端信息感知，后端云計算等技術的不斷發(fā)展，迅速得推進著安防信息化、智能化的過程。
　　【安防展覽網 視點跟蹤】人工智能的概念在許多年前就已經被提出，并歷經了幾波發(fā)展的浪潮。在安防領域，由于硬件本身問題以及算法、算力等制約，很長一段時間內都沒有取得較大突破。目前，基于新的機器視覺和深度學習方面的研究成果，安防行業(yè)正在依托前端信息感知，后端云計算等技術的不斷發(fā)展，迅速得推進著安防信息化、智能化的過程。
 
　　當前，機器視覺和深度學習是人工智能的兩大熱點，相關的開源框架是推進其發(fā)展的重要動力。開源框架更新快、可擴展、二次開發(fā)性強，對于相對傳統(tǒng)的安防企業(yè)降低開發(fā)投入和客戶購買成本非常友好。由此，近兩年間可以看到相當數(shù)量的安防企業(yè)都在一定程度上進行了人工智能技術的投資布局、研發(fā)。
 
　　在安防+AI快速發(fā)展的同時，專注該領域的企業(yè)也開始注意到深耕場景、提高算法匹配度的重要性。在安防+AI的初期階段，許多視覺模型的優(yōu)越性也僅僅停留在實驗室里和數(shù)據集的排名上，當計算機視覺公司真正碰到安防場景時，許多實際問題開始顯現(xiàn)，亟待克服解決。
 
　　同時，算法匹配實際場景不僅需要通過構建更加復雜、合理的模型，也需要硬件的支持。于是，一些軟件、算法SDK提供廠商開始發(fā)展嵌入式硬件產品。
 
　　究其原因，算法的底層框架同源導致同質化是其一，另一方面是硬件平臺的效率和能力還需進一步提高。由GPU代替CPU處理圖像視頻效率有所提高，然后在能耗比，經濟性上仍然無法匹敵專用性芯片ASIC。同時，安防場景多樣化，碎片化，專用型芯片更有可能為產品提供模塊化的人工智能能力。
 
　　在安防行業(yè)經歷過數(shù)字化、信息化的過程后，安防系統(tǒng)的產品、產業(yè)結構都被進一步壓縮，后端系統(tǒng)呈“云”化趨勢，前端產品“端”化，同時“云”、“端”協(xié)同，雙向發(fā)展。因此，巨頭依然在CPU、GPU、FPGA型集成電路上布局發(fā)展，提高云端性能和通用性；而終端一側，也出現(xiàn)了初創(chuàng)公司來彌補終端ASIC能耗比不足、效率不足等問題。
 
　　伴隨著軟硬件的發(fā)展，大規(guī)模的生物識別、物體特征識別、視頻架構化成為可能，隨之獲得的大量數(shù)據，可以被篩選和分析，進而進行關聯(lián)和推斷，由此基于數(shù)據的分析和服務也成為了安防+AI領域的重頭戲。然而伴隨數(shù)據的爆炸式增長，對于數(shù)據、隱私泄露的擔憂一直存在，許多數(shù)據采集和利用方面的法律法規(guī)也有待健全；但可以預見，在人工智能發(fā)展的大趨勢面前，這些問題和風險終將被合理規(guī)避。
 
　　在算法、算力、數(shù)據這三家馬車的驅使之下，安防+AI還會繼續(xù)前行。關于安防+AI，更多的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢，《中國安防人工智能發(fā)展產業(yè)指南》將做出更詳細的呈現(xiàn)和分析。
關鍵詞 安防行業(yè)人工智能應用方向
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